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 "cells": [
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   "cell_type": "markdown",
   "id": "bf7bbcb2-313f-4030-b389-c91d9d90765d",
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   "source": [
    "# A榜"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "88c4f262-5031-424f-9c23-c33bf3f52df8",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 文件结构\n",
    "    A榜下共三个主要文件夹：\n",
    "        1.复原代码：存放所有特征处理、模型训练、预测提交代码；\n",
    "        2.data：存放特征处理结果，目前为空。1中1-6代码全部执行后，相关数据文件结果将会写入 data 文件夹。\n",
    "        3.data_bak：全部特征数据的备份，特征加工时间约4-5个小时，为节约时间故将历史加工结果备份，可以直接从 data_bak 读取历史数据开始模型训练和预测。\n",
    "## 代码执行：\n",
    "    1.代码文件1-6为特征加工代码，需按顺序执行；\n",
    "    2.数据加工整体 pandas 版本为 1.5.2；\n",
    "    3.代码文件2-30执行前必须将 pandas 版本手动升至2.2.2，执行结束后再将其降为 1.5.2；\n",
    "    4.代码文件4执行前必须将scipy版本手动变为1.11.3(!pip install scipy==1.11.3)。\n",
    "    5.代码文件7为模型训练及预测文件，读取的数据为从 data_bak 中读取的备份数据，如果要使用新加工的 data 中的数据，将数据读取路径 data_bak 替换成 data 即可。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "76817aba-19dc-4751-8eac-a52c99f14125",
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   "source": [
    "# B榜"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "18daa98c-7082-4b17-b425-7998ceb737f0",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 文件结构\n",
    "    B榜下共三个主要文件夹：\n",
    "        1.复原代码：存放所有特征处理、模型训练、预测提交代码；\n",
    "        2.data：存放特征处理结果，目前为空。1中1-6代码全部执行后，相关数据文件结果将会写入 data 文件夹。\n",
    "        3.data_bak：全部特征数据的备份，特征加工时间约4-5个小时，为节约时间故将历史加工结果备份，可以直接从 data_bak 读取历史数据开始模型训练和预测。\n",
    "\n",
    "## 代码执行：\n",
    "    1.代码文件1-7为特征加工代码，需按顺序执行；\n",
    "    2.数据加工 pandas 版本为 1.5.2；\n",
    "    3.代码文件5和7执行前必须将scipy版本手动变为1.11.3(!pip install scipy==1.11.3)。\n",
    "    4.代码文件8为模型训练及预测文件，读取的数据为从 data_bak 中读取的备份数据，如果要使用新加工的 data 中的数据，将数据读取路径 data_bak 替换成 data 即可。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "fa39cdb7-30ac-4ef0-9372-4bc682202843",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 代码审核联系人：\n",
    "    许坤洲 023-63970925，15272908074"
   ]
  },
  {
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 "metadata": {
  "kernelspec": {
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   "language": "python",
   "name": "python3"
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  "language_info": {
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